基于集成梯度提升与概率估计的镍锰钴电池剩余使用寿命预测研究

本文推荐：作者通过系统评估K近邻(KNN)、多层感知机(MLP)和轻量梯度提升机(LGBM)三种机器学习模型，提出结合自然梯度提升(NG-Boost)的集成框架NG-LGBM，实现了镍锰钴电池(NMC)剩余使用寿命(RUL)预测精度(R2=0.995)与概率化不确定性的双重突破，为电池健康管理提供创新解决方案。

　　

亮点

数据描述与建模框架

本研究采用夏威夷自然能源研究所提供的商用18650锂离子电池(NMC阴极/石墨阳极)老化数据集，包含7个充放电特征参数和14组电池的1076次循环数据，目标变量为剩余使用寿命(RUL)。

数据预处理

通过邻近值填补处理缺失数据，采用标准化方法消除特征量纲差异，并按4:1比例划分训练集-测试集，确保模型评估可靠性。

实例学习模型

K近邻(KNN)模型展现出优异的预测效率(R²=0.987)，其叶向生长特性显著降低计算复杂度，成为基线模型中的性能标杆。

神经网络模型

多层感知机(MLP)使用ReLU激活函数和Adam优化器，虽预测精度(R²=0.977)稍逊，但揭示了深度特征挖掘的潜力。

梯度提升模型

轻量梯度提升机(LGBM)以决策树为基础，通过叶向生长策略实现0.990的R²值，训练速度较传统GBDT提升40%。

基于NG-Boost的性能增强与不确定性评估

创新性地将LGBM作为自然梯度提升(NG-Boost)的基学习器，构建的NG-LGBM混合模型不仅将R²提升至0.995，还通过高斯分布建模输出概率化RUL区间，为预防性维护提供风险量化依据。

性能分析与启示

• KNN在速度与精度间取得最佳平衡

• MLP受限于训练耗时与梯度消失问题

• LGBM展现出最优的预测鲁棒性

• NG-Boost融合使预测误差降低62%

结论

本研究证实集成学习方法能有效提升NMC电池RUL预测性能，NG-LGBM框架兼具高精度(R²≥0.99)与不确定性量化能力，为下一代电池管理系统开发奠定算法基础。